const example = {
  backgroundColor: '#cecece',
  title: {
    text: '精确率'
  },
  tooltip: {
    trigger: 'axis'
  },
  legend: {
    data: ['精确率', '召回率']
  },
  grid: {
    left: '3%',
    right: '4%',
    bottom: '3%',
    containLabel: true
  },
  toolbox: {
    feature: {
      saveAsImage: {}
    }
  },
  xAxis: {
    type: 'category',
    boundaryGap: false,
    data: ['0', '5', '10', '15', '20', '25', '30']
  },
  yAxis: {
    type: 'value'
  },
  series: [
    {
      name: '精确率',
      type: 'line',
      stack: 'Total',
      data: [120, 132, 101, 134, 90, 230, 210]
    },
    {
      name: '召回率',
      type: 'line',
      stack: 'Total',
      data: [220, 111, 191, 234, 290, 330, 146]
    }
  ]
}

const cates = [
  {
    value: 1,
    label: '目标检测',
    pic: '/public/object-detection.png',
    desc: {
      content: [
        '识别图像中特定产品的类别和位置。',
        '例如，在一个生产线图像中检测出合格/不合格的产品。',
        '输出包含物体类别、位置（边界框）和置信度。'
      ],
      footer: '需要带有边界框标注的工业图像数据集。'
    }
  },
  {
    value: 2,
    label: '语义分割',
    pic: '/public/semantic-segmentation.png',
    desc: {
      content: [
        '将工业图像中的每个像素划分到特定类别。',
        '例如：将图像分割成缺陷区域、正常区域、背景等。',
        '输出为像素级别的类别标签图，用于缺陷检测或材料分类。'
      ],
      footer: '需要带有像素级标注的工业图像数据集。'
    }
  },
  {
    value: 3,
    label: '字符识别',
    pic: '/public/character-recognition.png',
    desc: {
      content: [
        '识别图像中的文字字符，例如序列号、批次号等。',
        '将字符转换为可编辑文本用于数据记录或追踪。',
        '常用于自动化生产线上的产品识别和追踪。'
      ],
      footer: '需要带有文本转录的工业图像数据集。'
    }
  },
  {
    value: 4,
    label: '图像分类',
    pic: '/public/pic-cate.jfif',
    desc: {
      content: [
        '将工业图像划分到预定义的类别中。',
        '例如：合格品、不合格品、不同类型的零件等。',
        '输出为每个类别的概率，用于产品质量控制。'
      ],
      footer: '需要带有类别标签的工业图像数据集。'
    }
  },
  {
    value: 5,
    label: '无监督分类',
    pic: '/public/no-watch.jpeg',
    desc: {
      content: [
        '无需人工标注数据，自动学习正常产品的图像特征，识别异常情况。',
        '用于发现生产线上的异常产品或设备故障。',
        '输出为异常分数或异常区域。'
      ],
      footer: '需要大量的正常产品图像数据。'
    }
  },
  {
    value: 6,
    label: '无监督分割',
    pic: '/public/no-watch-depart.jpeg',
    desc: {
      content: [
        '无需人工标注，自动将图像分割成不同的区域。',
        '常用于对图像内容进行初步划分，辅助后续分析。',
        '输出为图像的分割结果，例如不同的组件或材料区域。'
      ],
      footer: '可能需要大量的图像数据，取决于算法复杂度和图像内容。'
    }
  }
]

export { cates, example }
